import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
from tqdm.notebook import *

from resources_geschichtslyrik import *
from resources_statistics import *

meta = pd.read_json(r"../resources/meta.json")

anth_kroencke = meta.query("corpus == 'anth' & 1840 <= anthology_year_first_ed <= 1914")['anthology'].unique()
anth_kroencke_and_haentzschel = [
    '1840.Schottmüller', 
    '1846.Kletke',
    '1850.Grube',
    '1850.Kriebitzsch',
    '1851.Müller/Kletke',
    '1852.Böttger.4(1862)',
    '1852.Kurz',
    '1855.Zimmermann',
    '1862.Fricke',
    '1865.Anonym',
    '1867.Remy',
    '1867.Scholz',
    '1872.Bindewald.2(1875)',
    '1876.Bintz',
    '1878.Krämer',
    '1879.Haselmayer/Haselmayer',
    '1879.Teuffenbach',
    '1881.Polack',
    '1881/83.Meyer',
    '1884.Boehm',
    '1884.Meyer/Reichel',
    '1887.Kriebitzsch',
    '1889.Krais',
    '1890.Basedow',
    '1890.Kirchner',
    '1891.Brümmer',
    '1892.Dietlein',
    '1892/93.Tetzner',
    '1899.Schiffels',
    '1906/07.Weber',
    '1907.Zettel/Brunner',
    '1908.Berg',
    '1912.Werner'
]
and_kroencke_but_not_haentzschel = [x for x in anth_kroencke if x not in anth_kroencke_and_haentzschel]

print(f"Anthologien 1840–1914 in Kröncke 2024  : {len(anth_kroencke)}")
print(f"... davon auch  in Häntzschel 1991     : {len(anth_kroencke_and_haentzschel)}")
print(f"... davon nicht in Häntzschel 1991     : {len(and_kroencke_but_not_haentzschel)}")

Anthologien 1840–1914 in Kröncke 2024  : 68
... davon auch  in Häntzschel 1991     : 33
... davon nicht in Häntzschel 1991     : 35

anth_count = meta.query("corpus=='anth'")['anthology'].nunique()

print(f"Anthologien insgesamt  : {anth_count}")

Anthologien insgesamt  : 97

plot_data = (meta
    .query("corpus=='anth'")
    .drop_duplicates(subset='anthology')
)

plot_data['anthology_decade'] = (plot_data['anthology_year_first_ed']//10)*10

plot_data = plot_data.groupby('anthology_decade').size()
for x in [1800, 1810, 1990]:
    if x not in plot_data.index:
        plot_data[x] = 0
plot_data.index = [str(x)+'er' for x in plot_data.index]

fig = px.bar(
    plot_data.sort_index(),
    labels = {'value' : 'Anzahl Geschichtslyrik-Anthologien', 'index' : ''},
)

fig.update_layout(
    width=900, height=500,
    showlegend = False,
    xaxis=dict(tickfont=dict(size=16), titlefont=dict(size=16)),
    yaxis=dict(tickfont=dict(size=16), titlefont=dict(size=16)),
)
fig = update_fig_for_publication(fig, make_grey=True)
fig.write_image(f"plots/3 Häufigkeit von Geschichtslyrik-Anthologien im Zeitverlauf.pdf")
fig.show()

meta_all = meta.query("corpus=='anth'")

print(f"Anthologien            : {meta_all['anthology'].nunique()}")
print(f"Texte (mit Dubletten)  : {meta_all.shape[0]}")
print(f"Texte (ohne Dubletten) : {meta_all.drop_duplicates(subset='author_title').shape[0]}")
print(f"Autor:innen            : {meta_all['author'].nunique()}")

Anthologien            : 97
Texte (mit Dubletten)  : 20833
Texte (ohne Dubletten) : 9990
Autor:innen            : 2253

meta_digitized = meta.query("corpus=='anth' and digitized")

print(f"Anthologien            : {meta_digitized['anthology'].nunique()}")
print(f"Texte (mit Dubletten)  : {meta_digitized.shape[0]}")
print(f"Texte (ohne Dubletten) : {meta_digitized.drop_duplicates(subset='author_title').shape[0]}")
print(f"Autor:innen            : {meta_digitized['author'].nunique()}")

Anthologien            : 57
Texte (mit Dubletten)  : 12553
Texte (ohne Dubletten) : 6141
Autor:innen            : 1665

meta_18501918 = meta.query("corpus=='anth' and 1850 <= year <= 1918")

print(f"Anthologien            : {meta_18501918['anthology'].nunique()}")
print(f"Texte (mit Dubletten)  : {meta_18501918.shape[0]}")
print(f"Texte (ohne Dubletten) : {meta_18501918.drop_duplicates(subset='author_title').shape[0]}")
print(f"Autor:innen            : {meta_18501918['author'].nunique()}")

Anthologien            : 84
Texte (mit Dubletten)  : 5544
Texte (ohne Dubletten) : 2915
Autor:innen            : 725

meta_18501918gesch = meta.query("corpus=='anth' and 1850 <= year <= 1918 and geschichtslyrik==1")

print(f"Anthologien            : {meta_18501918gesch['anthology'].nunique()}")
print(f"Texte (mit Dubletten)  : {meta_18501918gesch.shape[0]}")
print(f"Texte (ohne Dubletten) : {meta_18501918gesch.drop_duplicates(subset='author_title').shape[0]}")
print(f"Autor:innen            : {meta_18501918gesch['author'].nunique()}")

Anthologien            : 83
Texte (mit Dubletten)  : 3676
Texte (ohne Dubletten) : 1850
Autor:innen            : 528

def get_corpus_info(meta):
    info = pd.DataFrame(columns=['Anzahl'])
    
    info.loc['Texte'] = meta.shape[0]
    info.loc['Digitalisierte Texte'] = meta.query('text_bestocr.notna()').shape[0]
    info.loc['Manuell datierte Texte'] = meta.query('year_gt.notna()').shape[0]
    info.loc['Autor:innen'] = meta['author'].nunique()
    info.loc['Männliche Autor:innen'] = meta.query("author_gnd_gender == 'male'")['author'].nunique()
    info.loc['Texte von männlichen Autor:innen'] = meta.query("author_gnd_gender == 'male'")['author'].shape[0]
    info.loc['Weibliche Autor:innen'] = meta.query("author_gnd_gender == 'female'")['author'].nunique()
    info.loc['Texte von weiblichen Autor:innen'] = meta.query("author_gnd_gender == 'female'")['author'].shape[0]
     
    return info

meta_anth = (
    meta
    .query("corpus=='anth'")
    .query("1850 <= year <= 1918")
    .query("geschichtslyrik == 1")
    .drop_duplicates(subset='author_title')
)

get_corpus_info(meta_anth)

top_authors_18501889 = (
    meta_anth
    .query("1850 <= year <= 1889")
    .groupby('author').size()
    .sort_values(ascending = False)
)

top_authors_18501889.head(20)

author
Lingg, Hermann                       76
Dahn, Felix                          58
Möser, Albert                        53
Meyer, Conrad Ferdinand              49
Gruppe, Otto Friedrich               42
Gerok, Karl                          36
Fontane, Theodor                     24
Müller von Königswinter, Wolfgang    23
Hesekiel, George                     22
Greif, Martin                        22
Vierordt, Heinrich                   21
Sturm, Julius                        20
Geibel, Emanuel                      18
Schack, Adolf Friedrich Graf von     18
Stieler, Karl                        17
Böttger, Adolf                       15
Krais, Julius                        14
Weilen, Josef von                    13
Liliencron, Detlev von               13
Scheffel, Joseph Viktor von          13
dtype: int64

top_authors_18901918 = (
    meta_anth
    .query("1890 <= year <= 1918")
    .groupby('author').size()
    .sort_values(ascending = False)
)

top_authors_18901918.head(20)

author
Münchhausen, Börries von       17
Lissauer, Ernst                15
Gaudy, Alice von               11
Geißler, Max                   11
Wickenburg, Albrecht von       11
Schrutz, Demetrius             10
Vierordt, Heinrich             10
Miegel, Agnes                   9
Strauß und Torney, Lulu von     7
Löns, Hermann                   7
Weber, Ernst                    7
Schüler, Gustav                 7
Möser, Albert                   6
Blunck, Hans Friedrich          6
Lienert, Meinrad                6
Greif, Martin                   6
Avenarius, Ferdinand            6
Hohlbaum, Robert                6
Frey, Adolf                     5
Kunad, Paul                     5
dtype: int64

fig = px.bar(
    meta_anth['year'].value_counts(),
    labels = {'value' : 'Anzahl Texte', 'index' : ''},
    # color_discrete_sequence=["grey"]
)

fig.update_layout(
    width = 1000, height = 500,
    showlegend = False,
    xaxis=dict(tickfont=dict(size=16), titlefont=dict(size=16)),
    yaxis=dict(tickfont=dict(size=16), titlefont=dict(size=16)),
    xaxis_range = [1842,1929]
)
fig = update_fig_for_publication(fig, make_grey=True)
fig.write_image(f"plots/3 Verteilung der Texte im Anthologiekorpus nach Jahren.pdf")
fig.show()

plot_data = meta_anth['decade'].value_counts()
for x in [1840, 1920]:
    if x not in plot_data.index:
        plot_data[float(x)] = 0
plot_data.index = [str(int(x))+'er' for x in plot_data.index]

fig = px.bar(
    plot_data.sort_index(),
    labels = {'value' : 'Anzahl Texte', 'index' : ''},
    # color_discrete_sequence=["grey"]
)

fig.update_layout(
    width = 1000, height = 500,
    showlegend = False,
    xaxis=dict(tickfont=dict(size=16), titlefont=dict(size=16)),
    yaxis=dict(tickfont=dict(size=16), titlefont=dict(size=16)),
)
fig = update_fig_for_publication(fig, make_grey=True)
fig.write_image(f"plots/3 Verteilung der Texte im Anthologiekorpus nach Jahrzehnten.pdf")
fig.show()

print(f"Texte ab 1890 : {meta_anth.query('year >= 1890').shape[0]}")

Texte ab 1890 : 393

teil_des_korpus = []
for this_author_title in meta['author_title']:
    if this_author_title in meta_anth['author_title'].tolist():
        teil_des_korpus.append('Ja')
    else:
        teil_des_korpus.append('Nein')
meta['Teil des Korpus'] = teil_des_korpus

fig = px.scatter(
    meta.query("corpus == 'anth' and year >= 1800"),
    x = 'year',
    y = 'anthology_year_used_ed',
    color = 'Teil des Korpus',
    labels = {'year' : 'Datierung Text<br>', 'anthology_year_used_ed' : '<br>Datierung Anthologie'},
    hover_data = ['anthology', 'author', 'title']
)

fig.update_layout(
    height = 700,
    yaxis_range=[1790,1990],
    xaxis_range=[1790,1990],
    xaxis=dict(tickfont=dict(size=18), titlefont=dict(size=18)),
    yaxis=dict(tickfont=dict(size=18), titlefont=dict(size=18)),
    legend=dict(font = dict(size = 16)),
)
fig.update_traces(marker=dict(size=12))
fig.show()

meta_anth_1918 = (
    meta
    .query("anthology_year_first_ed <= 1918")
    .query("corpus=='anth'")
    .query("1850 <= year <= 1918")
    .query("geschichtslyrik == 1")
    .drop_duplicates(subset='author_title')
)

meta_anth_1945 = (
    meta
    .query("anthology_year_first_ed <= 1945")
    .query("corpus=='anth'")
    .query("1850 <= year <= 1918")
    .query("geschichtslyrik == 1")
    .drop_duplicates(subset='author_title')
)

print(f"Texte ab 1900 inkl. alle Anthologien      : {meta_anth.query('1900<=year<=1918').shape[0]}")
print(f"Texte ab 1900 exkl. Anthologien nach 1918 : {meta_anth_1918.query('1900<=year<=1918').shape[0]}")
print(f"Texte ab 1900 exkl. Anthologien nach 1945 : {meta_anth_1945.query('1900<=year<=1918').shape[0]}")

Texte ab 1900 inkl. alle Anthologien      : 240
Texte ab 1900 exkl. Anthologien nach 1918 : 117
Texte ab 1900 exkl. Anthologien nach 1945 : 236

print(f"Texte bis 1899 inkl. alle Anthologien      : {meta_anth.query('1850<=year<=1899').shape[0]}")
print(f"Texte bis 1899 exkl. Anthologien nach 1945 : {meta_anth_1945.query('1850<=year<=1899').shape[0]}")

Texte bis 1899 inkl. alle Anthologien      : 1610
Texte bis 1899 exkl. Anthologien nach 1945 : 1591

texts_all = meta_anth.query('1900<=year<= 1918')['author_title'].tolist()
texts_until_1945 = meta_anth_1945.query('1900<=year<= 1918')['author_title'].tolist()
texts_only_after_1945 = [x for x in texts_all if x not in texts_until_1945]

print(f"Texte ab 1900 ausschließlich in Anthologien nach 1945:\n")

for text in texts_only_after_1945:
    print(text)

Texte ab 1900 ausschließlich in Anthologien nach 1945:

Busse, Karl – Gruß an die verlorene Heimat
Heym, Georg – Columbus
Manteuffel, Peter Zoege von – Biron und Münnich
Heym, Georg – Bastille

author_name = 'Münchhausen, Börries von'

bin_comp_features = [
    'geschichtslyrik', # 01
    'empirisch', #02,
    'theoretisch', #03
    'ballade', #04
    'sonett', #04
    'lied', #04
    'rollengedicht', #04
    'denkmal', #04
    'nogenre', #04
    'sprechinstanz_markiert', #05
    'sprechinstanz_nicht_in_vergangenheit', #06
    'sprechinstanz_in_vergangenheit', #06
    'sprechakt_erzaehlen_vorhanden', #07
    'sprechakt_beschreiben_vorhanden', #07
    'sprechakt_behaupten_vorhanden', #07
    'sprechakt_auffordern_vorhanden', #07
    'sprechakt_fragen_vorhanden', #07
    'praesens_vorhanden', #08
    'praeteritum_vorhanden', #08
    'praesens_praeteritum_vorhanden', #08
    'futur_vorhanden', #08
    'in_hohem_mass_konkret', #09
    'wissen_identisch', #10
    'unwissend', #10
    'wissend', #10
    'gegenwartsdominant', #11
    'fixierbarkeit', #13
    'antike', #15,
    'mittelalter', #15
    'neuzeit', #15
    'anachronismus', # 16
    'gegenwartsbezug', #17
    'behandelt_deutschen_mittelraum', #19
    'behandelt_aussereuropa', #20
    'ereignis', #21
    'zustand', #21
    'krieg', #22
    'politik', #22
    'religion', #22
    'tod', #22
    'liebe', #22
    'nation_volk_d', #22
    # 'krieg_positiv', #23 nicht genug Daten
    # 'krieg_negativ', #23 nicht genug Daten
    # 'politik_positiv', #23 nicht genug Daten
    # 'politik_negativ', #23 nicht genug Daten
    # 'religion_positiv', #23 nicht genug Daten
    # 'religion_negativ', #23 nicht genug Daten
    # 'tod_positiv', #23 nicht genug Daten
    # 'tod_negativ', #23 nicht genug Daten
    # 'liebe_positiv', #23 nicht genug Daten
    # 'liebe_negativ', #23 nicht genug Daten
    # 'nation_volk_d_positiv', #23 nicht genug Daten
    # 'nation_volk_d_negativ', #23 nicht genug Daten
    'nationalismus', #26
    'heroismus', #27
    'religiositaet', #28
    'persmarker_vorhanden', #29
    'zeitmarker_vorhanden', #30
    'ortmarker_vorhanden', #31
    'objektmarker_vorhanden', #32
    'ueberlieferung', #33
    # 'ueberlieferung_positiv', #34 nicht genug Daten
    # 'ueberlieferung_negativ', #35 nicht genug Daten
    'geschichtsauffassung', #36
    # 'geschichtsauffassung_positiv', #37 nicht genug Daten
    # 'geschichtsauffassung_negativ', #37 nicht genug Daten
    'reim', #38
    'metrum', #39
    'verfremdung', #40
]

cont_comp_features = [
    'words',
    'sprechakte_count', #07
    'zeitebenen', #12
    'beginn', #14
    'ende', #15
    'zeit_mitte', #15
    'kleinraum_count', #18
    'mittelraum_count', #19
    'entity_count', #24
    'bekanntes_individuum_count', #24
    'unbekanntes_individuum_count', #24
    'kollektiv_count', #24
    'nichtmensch_count', #24
    'bekanntes_individuum_positiv', #25
    'bekanntes_individuum_negativ', #26
    'marker_count', #29
]

def get_meta_author (meta, author_name):
    meta_author = (
        meta
        .query("geschichtslyrik == 1")
        .query("1850 <= year <= 1918")
        .query("author == @author_name")
    ).copy()

    meta_author = binarize_meta(meta_author)

    # etwaige Texte der Autor:in, die bereits in 'anth' sind, aus 'add' entfernen
    meta_author_anth_titles = meta_author.query("corpus == 'anth'")['author_title'].unique()
    drop_index = meta_author.query("corpus == 'add' and author_title.isin(@meta_author_anth_titles)").index
    meta_author = meta_author.drop(drop_index)

    # Dubletten entfernen
    meta_author = meta_author.drop_duplicates(subset = 'author_title')

    # Korpuszugehörigkeit mit 1 = 'Anthologiekorpus' und 0 = 'nicht Anthologiekorpus' kodieren
    meta_author['corpus_int'] = [1 if x == 'anth' else 0 for x in meta_author['corpus']]
    
    return meta_author

meta_author = get_meta_author(meta, author_name)

print(f"Texte von [{author_name}] im        Anthologiekorpus : {meta_author['corpus_int'].value_counts().loc[1]}")
print(f"Texte von [{author_name}] außerhalb Anthologiekorpus : {meta_author['corpus_int'].value_counts().loc[0]}")

Texte von [Münchhausen, Börries von] im        Anthologiekorpus : 17
Texte von [Münchhausen, Börries von] außerhalb Anthologiekorpus : 77

results = relations_binbin(
    meta = meta_author, 
    main_feature = 'corpus_int',
    comp_features = bin_comp_features,
)

# Überrepräsentiert im Anthologiekorpus
round(results.sort_values(by = 'diff', ascending = False), 2).head(5)

# Überrepräsentiert außerhalb Anthologiekorpus
round(results.sort_values(by = 'diff', ascending = True), 2).head(5)

meta_plot = results.copy()
meta_plot['Unterschied'] = ['signifikant' if x < 0.05 else 'nicht signifikant' for x in results['fisher_p']]
meta_plot['diff_abs'] = abs(meta_plot['diff'])

author_anth_count = meta_author.query("corpus_int == 1").shape[0]
author_add_count = meta_author.query("corpus_int == 0").shape[0]

fig = px.scatter(
    meta_plot,
    x = 'wenn_nicht',
    y = 'wenn_ja',
    # color = 'diff_abs',
    hover_data = [meta_plot.index, 'wenn_ja_detail', 'wenn_nicht_detail', 'phi', 'fisher_p'],
    labels = {
        'wenn_ja' : f'im Anthologiekorpus ({author_anth_count} Texte)',
        'wenn_nicht' : f'nicht im Anthologiekorpus ({author_add_count} Texte)',
    },
    color_discrete_sequence=["grey"]
)

fig.update_layout(
    width = 900, height = 500,
    xaxis_range=[-0.1,1.1], 
    yaxis_range=[-0.1,1.1],
    shapes = [{'type': 'line', 'yref': 'paper', 'xref': 'paper', 'y0': 0, 'y1': 1, 'x0': 0, 'x1': 1}],
    xaxis=dict(tickfont=dict(size=16), titlefont=dict(size=16)),
    yaxis=dict(tickfont=dict(size=16), titlefont=dict(size=16)),
    legend=dict(font = dict(size = 16), traceorder = 'normal'),
)

fig.update_traces(
    marker_size=14,
)
fig = update_fig_for_publication(fig, make_grey=True)
fig.write_image(f"plots/3 Texte innerhalb und außerhalb des Anthologiekorpus (Münchhausen).pdf")
fig.show()

meta_plot = results.copy()
meta_plot['diff_abs'] = abs(meta_plot['diff'])

fig = px.box(
    meta_plot,
    y = 'diff_abs',
    hover_data = [meta_plot.index],
    points = 'all',
    labels = {'diff_abs' : 'Differenz (Prozentpunkte)'}
)

fig.update_layout(
    xaxis=dict(tickfont=dict(size=16), titlefont=dict(size=16)),
    yaxis=dict(tickfont=dict(size=16), titlefont=dict(size=16)),
)

fig.show()

# Absolute Differenz (Autor:in in vs. außerhalb Anthologiekorpus)
print(f"Q1     : {meta_plot['diff_abs'].quantile(0.25)}")
print(f"Median : {meta_plot['diff_abs'].median()}")
print(f"Q3     : {meta_plot['diff_abs'].quantile(0.75)}")

Q1     : 0.022154316271963348
Median : 0.046982429335370494
Q3     : 0.09205500381970973

# Phi Differenz (Autor:in in vs. außerhalb Anthologiekorpus)
print(f"Q1     : {meta_plot['phi'].quantile(0.25)}")
print(f"Median : {meta_plot['phi'].median()}")
print(f"Q3     : {meta_plot['phi'].quantile(0.75)}")

Q1     : 0.025389563029817423
Median : 0.07060498637078785
Q3     : 0.10201915221555019

freq_authors = meta_anth.groupby('author').size().sort_values(ascending = False)
freq_authors = freq_authors.drop(author_name)
freq_authors = freq_authors[freq_authors >= meta_author['corpus_int'].value_counts().min()]
freq_authors = freq_authors[freq_authors <= meta_author['corpus_int'].value_counts().max()]

print(freq_authors)

author
Dahn, Felix                          63
Möser, Albert                        59
Meyer, Conrad Ferdinand              50
Gruppe, Otto Friedrich               42
Gerok, Karl                          36
Vierordt, Heinrich                   31
Greif, Martin                        28
Fontane, Theodor                     26
Müller von Königswinter, Wolfgang    23
Hesekiel, George                     22
Sturm, Julius                        20
Schack, Adolf Friedrich Graf von     18
Geibel, Emanuel                      18
Stieler, Karl                        17
Liliencron, Detlev von               17
dtype: int64

done = []
author_similarity = pd.DataFrame()
meta_anth_bin = binarize_meta(meta_anth)

for author_a in tqdm(freq_authors.index):
    for author_b in freq_authors.index:
        if author_a != author_b and (author_a + author_b) not in done:
            results_add = pd.DataFrame()
            results_add.at[0, 'author_a'] = author_a
            results_add.at[0, 'author_b'] = author_b
            done.append(author_a + author_b)
            done.append(author_b + author_a)
            
            meta_authors = meta_anth_bin.query("author == @author_a or author == @author_b").copy()
            meta_authors['author_id'] = [1 if x == author_a else 0 for x in meta_authors['author']]

            relations_results = relations_binbin(
                meta = meta_authors, 
                main_feature = 'author_id',
                comp_features = bin_comp_features,
            )
            
            relations_results['diff_abs'] = abs(relations_results['diff'])
            results_add.at[0, 'diff_abs_median'] = relations_results['diff_abs'].median()
            results_add.at[0, 'diff_abs_q1'] = relations_results['diff_abs'].quantile(0.25)
            results_add.at[0, 'diff_abs_q3'] = relations_results['diff_abs'].quantile(0.75)
            results_add.at[0, 'phi_median'] = relations_results['phi'].median()
            results_add.at[0, 'phi_q1'] = relations_results['phi'].quantile(0.25)
            results_add.at[0, 'phi_q3'] = relations_results['phi'].quantile(0.75)
            
            author_similarity = pd.concat([author_similarity, results_add])

  0%|          | 0/15 [00:00<?, ?it/s]

# Absolute Differenz (Vergleichsautor:in im Anthologiekorpus vs. Vergleichsautor:in im Anthologiekorpus)
print(f"Q1     : {author_similarity['diff_abs_q1'].median()}")
print(f"Median : {author_similarity['diff_abs_median'].median()}")
print(f"Q3     : {author_similarity['diff_abs_q3'].median()}")

Q1     : 0.027777777777777776
Median : 0.08
Q3     : 0.17769607843137253

# Phi (Vergleichsautor:in im Anthologiekorpus vs. Vergleichsautor:in im Anthologiekorpus)
print(f"Q1     : {author_similarity['phi_q1'].median()}")
print(f"Median : {author_similarity['phi_median'].median()}")
print(f"Q3     : {author_similarity['phi_q3'].median()}")

Q1     : 0.04934344919932048
Median : 0.12642903196454136
Q3     : 0.2165819454007326

author_names = ['Münchhausen, Börries von', 'Miegel, Agnes', 'Strauß und Torney, Lulu von']

for author_name in author_names:
    meta_author = get_meta_author(meta, author_name)
    
    anth_count = meta_author.query("corpus_int == 1").shape[0]
    anth_krieg_count = meta_author.query("corpus_int == 1 and krieg == 1").shape[0]
    anth_krieg_share = anth_krieg_count/anth_count
    
    add_count = meta_author.query("corpus_int == 0").shape[0]
    add_krieg_count = meta_author.query("corpus_int == 0 and krieg == 1").shape[0]
    add_krieg_share = add_krieg_count/add_count
    
    print(f"{author_name}")
    print(f"innerhalb Anthologiekorpus : {anth_krieg_count}/{anth_count} Militär/Krieg ({anth_krieg_share})")
    print(f"außerhalb Anthologiekorpus : {add_krieg_count}/{add_count} Militär/Krieg ({add_krieg_share})")
    print("\n")

Münchhausen, Börries von
innerhalb Anthologiekorpus : 12/17 Militär/Krieg (0.7058823529411765)
außerhalb Anthologiekorpus : 24/77 Militär/Krieg (0.3116883116883117)


Miegel, Agnes
innerhalb Anthologiekorpus : 5/9 Militär/Krieg (0.5555555555555556)
außerhalb Anthologiekorpus : 1/15 Militär/Krieg (0.06666666666666667)


Strauß und Torney, Lulu von
innerhalb Anthologiekorpus : 5/7 Militär/Krieg (0.7142857142857143)
außerhalb Anthologiekorpus : 2/15 Militär/Krieg (0.13333333333333333)

modcanon_authors = ['Hofmannsthal, Hugo von', 'Rilke, Rainer Maria', 'George, Stefan', 'Heym, Georg']

meta_anth.query("author in @modcanon_authors")['author'].value_counts()

author
Rilke, Rainer Maria    3
George, Stefan         2
Heym, Georg            2
Name: count, dtype: int64

meta_modcanon = (
    meta
    .query("author in @modcanon_authors")
    .query("1850 <= year <= 1918")
    .query("geschichtslyrik == 1")
    .drop_duplicates(subset='author_title')
)

get_corpus_info(meta_modcanon)

meta_modcanon['author'].value_counts()

author
Rilke, Rainer Maria       46
Heym, Georg               43
George, Stefan            16
Hofmannsthal, Hugo von     8
Name: count, dtype: int64

muench_authors = ['Münchhausen, Börries von', 'Miegel, Agnes', 'Strauß und Torney, Lulu von']

meta_muench = (
    meta
    .query("author in @muench_authors")
    .query("1850 <= year <= 1918")
    .query("geschichtslyrik == 1")
    .drop_duplicates(subset='author_title')
)

get_corpus_info(meta_muench)

meta_muench['author'].value_counts()

author
Münchhausen, Börries von       94
Miegel, Agnes                  24
Strauß und Torney, Lulu von    22
Name: count, dtype: int64

	wenn_nicht	wenn_nicht_detail	wenn_ja	wenn_ja_detail	diff_low_bootstrap	diff_low	diff	diff_high	diff_high_bootstrap	chi2	chi2_p	fisher_p	phi	min_real	min_expected
krieg	0.31	24/77	0.71	12/17	0.15	0.15	0.39	0.63	0.64	9.16	0.00	0.00	0.31	5.0	6.51
religiositaet	0.00	0/77	0.18	3/17	0.00	-0.00	0.18	0.36	0.35	14.04	0.00	0.01	0.39	0.0	0.54
ortmarker_vorhanden	0.10	8/77	0.24	4/17	-0.08	-0.08	0.13	0.34	0.35	2.16	0.14	0.22	0.15	4.0	2.17
objektmarker_vorhanden	0.64	49/77	0.76	13/17	-0.13	-0.10	0.13	0.36	0.36	1.02	0.31	0.40	0.10	4.0	5.79
mittelalter	0.29	22/77	0.41	7/17	-0.13	-0.13	0.13	0.38	0.37	1.04	0.31	0.39	0.11	7.0	5.24

	wenn_nicht	wenn_nicht_detail	wenn_ja	wenn_ja_detail	diff_low_bootstrap	diff_low	diff	diff_high	diff_high_bootstrap	chi2	chi2_p	fisher_p	phi	min_real	min_expected
ereignis	0.75	58/77	0.53	9/17	-0.49	-0.48	-0.22	0.03	0.03	3.41	0.06	0.08	0.19	8.0	4.88
in_hohem_mass_konkret	0.91	70/77	0.76	13/17	-0.37	-0.36	-0.14	0.07	0.06	2.81	0.09	0.11	0.17	4.0	1.99
ballade	0.55	42/77	0.41	7/17	-0.40	-0.39	-0.13	0.13	0.12	1.00	0.32	0.42	0.10	7.0	8.14
liebe	0.13	10/77	0.00	0/17	-0.21	-0.20	-0.13	-0.05	-0.06	2.47	0.12	0.20	0.16	0.0	1.81
neuzeit	0.65	50/77	0.53	9/17	-0.39	-0.38	-0.12	0.14	0.14	0.86	0.35	0.41	0.10	8.0	6.33

Kapitel 3: Korpus¶

Import¶

Kröncke 2024 vs. Häntzschel 1991¶

Gesamtzahl Anthologien¶

Anthologien im Zeitverlauf¶

Texte in allen Anthologien¶

Texte in digitalisierten Anthologien¶

Texte von 1850 bis 1918 in allen Anthologien¶

Geschichtslyrische Texte von 1850 bis 1918 in allen Anthologien¶

Anthologiekorpus¶

Anthologiekorpus – Zeitverlauf¶

Anthologiekorpus ohne Anthologien nach 1918/1945¶

Vergleich: Autor:in in Antholgien vs. Autor:in außerhalb Anthologien¶

Ergebnisse¶

Vergleichsmaßstab: Ähnlichkeit von Autor:innen innerhalb Anthologiekorpus¶

Fokus Stoffgebiet Militär/Krieg¶

Kanonisierte Autor:innen im Anthologiekorpus¶

Ergänzungskorpus Kanonisierte Moderne¶

Ergänzungskorpus Münchhausen-Kreis¶

	Anzahl
Texte	1850
Digitalisierte Texte	1723
Manuell datierte Texte	1432
Autor:innen	528
Männliche Autor:innen	432
Texte von männlichen Autor:innen	1658
Weibliche Autor:innen	28
Texte von weiblichen Autor:innen	64